Автоматическое инвестирование в криптовалюту
**Индивидуальная настройка, эксклюзивная стратегия.
**Интеллектуальный расчет, один на миллиард.
**Не требуется настройка, простота в использовании.
просмотр видео
Telegram
Присоединиться к авторизованному образовательному институту стратегии RDABot
RDABot использует суперкомпьютеры и алгоритмы ИИ для расчета массивных стратегий
В то время как квантовые инвестиции доминируют в финансовом мире на протяжении десятилетий, пришло время более современного подхода к квантовым финансам. Мы объединили традиционные статистические и количественные методы с результатами передовых исследований в области машинного обучения для разработки систем с многочисленными преимуществами, включая прочные столпы статистической мудрости и адаптивности.
Почему выбирают RDABot
С помощью мощной искусственной нейронной сети и высокопроизводительного сервера корпоративного уровня команда RDABot использует технический анализ, анализ настроения социальных сетей, фундаментальный анализ и многое другое, а также работает с сложными типами данных для поиска любого научного метода, который может быть прибыльным.
Простота в использовании
Запуск стратегии одним кликом без каких-либо настроек
Опыт не требуется
Профессиональное руководство позволяет вам быстро начать работу
Уникальность и профессионализм
Все стратегии индивидуальны и частны, оснащены профессиональным обучением по стратегии
Безопасность и прозрачность
RDABot не имеет доступа к вашим средствам. Все наши операции прозрачны и видимы
Экономия времени и эмоций
Система алготрейдинга освобождает вас от принятия торговых решений и стресса, работает 24/7
Один-на-один обслуживание
Обслуживание один-на-один для быстрого решения вашей проблемы
Наши сильные стороны и особенности
Многомерная фильтрация данных обеспечивает наиболее эффективные индикаторы автоматической торговой стратегии.
Мы проанализировали почти 40 наборов данных для комплексной оценки качества стратегии, проводя глубокий анализ более чем 200 рыночных точек данных.
Случайные леса используются для оценки важности характеристик. Модель случайного леса может генерировать оценку важности для каждой характеристики. Важность (Importance_i) характеристики обычно измеряется средним уменьшением неопределенности (Mean Decrease in Impurity, MDI) в узлах дерева решений. Для каждой характеристики i: Importance_i = Σ (MDI характеристики i во всех деревьях) / количество деревьев
Как проверить миллионы торговых моделей и вывести оптимальную стратегию.
Применяя методы обработки данных и техники искусственного интеллекта к количественной торговле, этот процесс достигает более точных и надежных торговых решений. Через масштабную обработку данных и обучение модели возможно обнаруживать и использовать тонкие тенденции и торговые сигналы на рынке, тем самым достигая более высокого уровня прибыльности и возможностей контроля риска.
Использование машинного обучения для создания бесконечного числа стратегий, избегая таргетирования BOT по глубине рынка.
Используя линейную регрессию, машины опорных векторов, случайные леса, алгоритмы ближайшего соседа, нейронные сети, глубокое обучение, обучение с подкреплением и композиционное обучение для создания бесконечного числа стратегий, а затем отфильтровывая наиболее эффективные стратегии, позволяя каждому пользователю использовать одну и ту же стратегию одновременно, эффективно снижая влияние глубины рынка и избегая потенциальных ловушек маркет-мейкеров. В этом примере мы сравним различные типы моделей, включая линейную регрессию, машины опорных векторов, случайные леса, алгоритмы K-ближайших соседей, нейронные сети, глубокое обучение (LSTM), обучение с подкреплением и композиционное обучение. Мы сравним эти модели с точки зрения средней абсолютной ошибки (MAE), среднеквадратической ошибки (MSE), времени обучения и сложности модели.
**Этот график предназначен только для иллюстрации различий в производительности разных моделей с точки зрения прогнозирования цен. В практических приложениях выбор той или иной модели зависит от прогнозной производительности, вычислительных ресурсов и фактических требований.
Сервер алгоритма + алгоритм искусственного интеллекта значительно улучшает вычислительную мощность.
Мы сравниваем улучшение производительности вычислительных серверов в сочетании с искусственным интеллектом по сравнению с обычными компьютерами при выполнении задач, связанных с количественной торговлей. Благодаря более мощным вычислительным возможностям серверов и эффективному использованию этих ресурсов с помощью технологии искусственного интеллекта, время, необходимое для выполнения задач, значительно сокращается, что приводит к улучшению производительности примерно на 3 000 раз.
**Обратите внимание, что эти данные предназначены только для иллюстративных целей, и фактические улучшения производительности могут варьироваться в зависимости от таких факторов, как тип задачи, конфигурация оборудования и алгоритмы ИИ.
Проверьте край и предотвратите переобучение.
Для проверки краевой модели и предотвращения переобучения мы можем использовать методы перекрестной проверки. K-блочная перекрестная проверка - это распространенный метод проверки, основная идея которого состоит в разделении обучающего набора данных на k подмножеств, используя одно из подмножеств в качестве проверочного набора и оставшиеся подмножества в качестве обучающего набора каждый раз. Этот процесс повторяется k раз, каждый раз используется другое подмножество в качестве проверочного набора, и среднее значение k результатов проверки рассчитывается как показатель производительности модели.
**Из таблицы видно, что с увеличением количества итераций проверки колебания производительности модели стабилизируются. В практических приложениях также могут быть рассмотрены больше параметров модели и различные показатели производительности. Важно отметить, что эта таблица предназначена только для иллюстративных целей, и фактические данные о производительности могут варьироваться в зависимости от таких факторов, как наборы данных, модели и выбор параметров.
выберите инвестиционный план
начальные инвестиции
ожидаемая доходность (годовая)
$12500
**Ожидаемая доходность рассчитывается на основе среднего значения стратегии, соответствующей текущей инвестиционной сумме, и текущая рассчитанная сумма не является фактической доходностью.
лучший план для вас
базовый
план подписки
Доверие в СМИ
page.index.connectedExchange
Скоро будет
Скоро будет
О нас
Наша компания, основанная в 2021 году, использует силу коллективного интеллекта и передовых моделей машинного обучения для предоставления передовых решений по предиктивному анализу. Наша команда экспертов в области математики, науки о данных, количественной торговли и финансов тесно сотрудничает, предоставляя компаниям инсайты, которые спосособствуют росту и успеху. Благодаря нашему непревзойденному сочетанию технической экспертизы и инновационного мышления мы являемся предпочтительным выбором для организаций, стремящихся оставаться в авангарде быстро меняющегося рынка.
Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы насладиться прибыльным опытом с передовойтехнологией